Wilson and Bappu (1957), for the first time, and other precedent studies (Lutz & Kelker 1975; Pasquini et al. 1988; Dupree & Smith 1995; Wallerwstein et al. 1999; Pace et al. 2003) found a tight correlation (called Wilson-Bappu relationship - WBR) between stellar absolute visual magnitude and the width of the Ca II K line emission feature for late type stars. Here we re-visit WBR to claim that WBR can be an excellent indicator of stellar surface gravity of late type stars as well as a good indicator of distance. We have analyzed 103 high-resolution spectra of G, K and M type stars obtained by UVES and BOES by following the method by Pace et al. (2003) for measuring the widths of Ca II K lines(W). WBR found in our samples is Mv=33.26-17.79logW and the correlation is very tight. In this study, the stellar gravity(log g) has been derived using Kurucz ALAS9 model grid and MOOG code, which can determine $T_{eff}$ and [M/H] too.
Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series contaminated by noises resulted from mechanical problems or sensing environmental condition. There is also a high likelihood that during the data acquisition periods the target site corresponding to any given pixel may be covered by fog or cloud, thereby resulting in bad or missing observation. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. A feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. The experimental results of this simulation study show the potentiality of the proposed system to reconstruct the image series observed by imperfect sensing technology from the environment which are frequently influenced by bad weather. This study provides fundamental information on the elements of the proposed system for right usage in application.
The main purpose of this study was intended to analyze the image of N대-Expressionism represented in the late of 20th century fashion design. By the late 1960s and the early 1970s. the prevailing notion of modernity, which had pushed the limits of art beyond previous boundaries, had begun to lose its urgency. Critics called the new pluralistic era which the West was entering Post-Modern. Furthermore, the predominance of America and the New York scene is diminishing, and artistic leadership is now international. Post-Modernism dialectcally made denial of Modernism as likely as New Image Painting and Decorative Pattern Painting Art in 1970's and it was availed as a dialectcal means for the pre-diction of new comings that would be appeared at painting art in 1980's. New Image Painting has been called as Neo-Expressionism. The N대-Expressionists selected human's feature because appeared flankly, directly irregular agitation in the visual effect and they believed human's destructive and amputate body was cruelty. So they express it on the surface canvas. Under the these background, the image of Neo-Expressionism was represented in the late of 20th century fashion design such as the upside-down image of human feature, the image as ameditation on German myth and history, culture, the ecletic image is made of use a mixture of material. The properties of composition, line, color, texture, and form, common to all plastic art, are now more readily recognized and historically valued in every work. That is, individuality, humanity, and the human condition have been at the core of most Western art and Fashion design. Especially Fashion design has been one of the principal instruments used to examine our nature and to promote the notion of growth, self-understanding, and change.
늘어나는 인구로 인한 토지의 효율적 이용요구 증가, 빠르게 성장하는 건축, 토목기술의 발달로 인간의 생활 공간은 지표에서 지상, 지하로 확대되었다. 기존의 2차원 지적 시스템으로는 이러한 추세를 효과적으로 반영하지 못함을 인식하여, 3차원 지적에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 연구에서는 소유권의 법적 안전 보장이라는 지적의 주요한 목적을 위해 한국의 현황에 적합한 3차원 지적 데이터 모델을 제시한다. 제시하는 3차원지적 데이터 모델은 3차원 지적 객체 모델과 3차원 지적 기하학적 모델로 구성되며, 데이터 구축 시 고려될 데이터 구조를 제시하였다. 3차원 지적 객체 모델은 분석된 3차원 권리와 사례 연구로부터 도출된 객체들을 기반으로 설계하였다. 3차원 지적 기하학적 모델은 국제 표준인 ISO19107 공간 스키마를 기반으로 한국의 3차원 지적에 맞게 수정되었다. 3차원 지적 데이터 구조는 점, 선, 면, 입체 요소를 기본 요소로 한다. 본 연구는 서울시의 "유비쿼터스 입체지적 기반조성" 사업의 일부분으로 수행되었으며 전체 연구의 최종 목표는 1) 토지정보의 효율적인 제공 및 관리, 2) 지상 및 지하 공간시설물에 대한 권리 설정 및 범위 표시, 3) 유비쿼터스 기반의 지적정보 서비스, 4) 도시 개발 사업 등에 대한 유비쿼터스 지적 기반의 구축, 5) 토지공간의 권리관계 규정과 이에 따른 등록 및 관리 방안 마련이다.
In Korea, quality evaluation of dried oak mushrooms are done first by classifying them into more than 10 different categories based on the state of opening of the cap, surface pattern, and colors. And mushrooms of each category are further classified into 3 or 4 groups based on its shape and size, resulting into total 30 to 40 different grades. Quality evaluation and sorting based on the external visual features are usually done manually. Since visual features of mushroom affecting quality grades are distributed over the entire surface of the mushroom, both front (cap) and back (stem and gill) surfaces should be inspected thoroughly. In fact, it is almost impossible for human to inspect every mushroom, especially when they are fed continuously via conveyor. In this paper, considering real time on-line system implementation, image processing algorithms utilizing artificial neural network have been developed for the quality grading of a mushroom. The neural network based image processing utilized the raw gray value image of fed mushrooms captured by the camera without any complex image processing such as feature enhancement and extraction to identify the feeding state and to grade the quality of a mushroom. Developed algorithms were implemented to the prototype on-line grading and sorting system. The prototype was developed to simplify the system requirement and the overall mechanism. The system was composed of automatic devices for mushroom feeding and handling, a set of computer vision system with lighting chamber, one chip microprocessor based controller, and pneumatic actuators. The proposed grading scheme was tested using the prototype. Network training for the feeding state recognition and grading was done using static images. 200 samples (20 grade levels and 10 per each grade) were used for training. 300 samples (20 grade levels and 15 per each grade) were used to validate the trained network. By changing orientation of each sample, 600 data sets were made for the test and the trained network showed around 91 % of the grading accuracy. Though image processing itself required approximately less than 0.3 second depending on a mushroom, because of the actuating device and control response, average 0.6 to 0.7 second was required for grading and sorting of a mushroom resulting into the processing capability of 5,000/hr to 6,000/hr.
An experimental study of the femtosecond laser machining of Si materials was carried out. Direct laser machining of the materials for the feature size of a few micron scale has the advantage of low cost and simple process comparing to the semiconductor process, E-beam lithography, ECM and other machining process. Further, the femtosecond laser is the better tool to machine the micro parts due to its characteristics of minimizing the heat affected zone(HAZ). As a result of line cutting of Si, the optimal condition had the region of the effective energy of 2mJ/mm-2.5mJ/mm with the power of 0.5mW-1.5mW. The polarization effects of the incident beam existed in the machining qualities, therefore the sample motion should be perpendicular to the projection of the electric vector. We also observed the periodic ripple patterns which come out in condition of the pulse overlap with the threshold energy. Finally, we could machined the groove with the linewidth of below $2{\mu}m$ for the application of MEMS device repairing, scribing and arbitrary patterning.
인간의 시각계는 가상 윤곽(Illusory Contours)을 인식한다. 가상 윤곽이란 물리적으로는 윤곽이 없는 곳에서 주변의 패턴의 영향에 의해 윤곽이 있는 것처럼 느끼는 현상으로서, 이와 같은 현상은 물체 인식에 있어서 일부가 숨어 있는 물체를 그 주위의 정보를 이용해서 보충하면서 인식해 가는 능력과 관계가 있다. 본 논문은 가상 윤곽을 인식하기 위한 것으로, 가상 윤곽에서 추출된 유도 자극으로부터 가상표면을 생성하는 신경회로망 모델을 제안하고 실험을 통해 성능을 확인한다.
굴 까는 작업을 자동화하기 위한 방법으로 굴의 껍질 안쪽에 붙어 있는 근육질을 제거하고 굴 껍질의 힌지(Hinge)를 절단하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 굴을 까는 자동화 기계를 개발하기 위한 연구의 일환으로써 컴퓨터 시각 시스템을 이용하여 굴의 힌지 위치를 판단하는 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 본 실험에 사용한 굴들은 컴퓨터 비젼 시스템이 굴의 바깥쪽 힌지표면을 감지할 수 있도록 굴을 물로 씻은 후굴 껍질의 힌지(Hinge)부분을 약간 절단하였다. 칼라 비디오 카메라(color video camera)를 이용하여 굴의 절단된 힌지표면의 영상을 잡은 후 개발한 영상처리 알고리즘을 이용하여 굴의 힌지(hinge)위치를 감지하였다. 영상내의 굴의 힌지(Hinge)와 그 밖의 다른 물체를 구별하기 위하여 4개의 변수 (원형도, 사각형도, 장단축비, 유크리드(Euclidian)거리 )를 이 용하였다. 또한 영상(image)내 의 굴의 힌지(Hinge) 위치를 쉽고 효과적으로 파악하기 위하여 몇 가지 영상처리 즉, 수축-확장, 문턱갑 처리 등의 방법들을 이용하였다.
항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
지상 관측으로부터 수집된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 육상의 지표면 parameters는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서 제안된 적응 feedback 시스템은 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계열 원격 탐사 영상 시리즈를 재구축한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모형을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 Gibbs Random Field를 사용한다. 재구축 과정을 통하여 구성된 적응 하모닉 모형을 사용하여 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일 주일 간격으로 정적 합성하여 NDVI 시리즈를 구하고 하모닉 모형을 사용하는 적응 재구축 시스템을 이 NDVI 시리즈에 적용하여 한반도 식생 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 적응 재구축 시스템이 실시간 지표면 변화 감시를 하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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